基于梯度提升算法的WiFi室内定位研究

发布时间：2021-08-11 06:28

　　近年来,随着无线网络的快速普及和移动智能终端的广泛使用,LBS（基于位置服务）的需求迅速增长。目前,LBS已经迅速发展并普及到了社会生活的方方面面,定位技术已与LBS的发展紧密联系在一起。随着现代社会的不断发展,城镇化进程加快,大型建筑日益增多,人们80%以上的时间在室内环境中度过。各种移动通讯设备的快速普及,餐饮、购物、娱乐、地铁交通成为人们重要的生活方式,使得室内定位导航成为生活中不可或缺的部分。由于WiFi技术的快速发展,基于无线局域网和信号接收强度的室内定位技术利用现有的公共WLAN基础设施,不需要任何其他专业设备,只需要特定的定位软件即可实现定位。基于WLAN的室内定位技术成本较低,可以满足室内定位对定位精度的要求,已成为研究热点。本文首先基于电商平台的用户WiFi数据和位置信息,在原有特征群的基础上分析处理之后对原始数据特征提取,找出影响用户定位的关键特征。本文提出了基于信息增益的AP选择算法。提取出切合业务场景的特征群,以此来最大限度地还原出用户真实的行为习惯。其次,利用基于梯度提升树模型的特征选择减少数据维度,降低计算的复杂度,以此得到特征重要性的排序结果。最后,使用不... 

【文章来源】：南华大学湖南省

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1：位置指纹定位算法

基于概率的定位算法。确定性的定位算法通常采用最近邻算法[39eighbor in Signal Space，NNSS)或者 K 近邻算法[40,41]（K-Nearest Ngnal Space，KNNSS）等。基于概率的定位算法通常采用贝叶斯理论技术进行估计位置信息。位置指纹的定位算法的具体分类如图 2.2 所

室内定位流程图

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于多元高斯概率分布的无线局域网定位方法研究[J]. 程远国,李煜,徐辉.  海军工程大学学报. 2007(05)
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[5]基于分类回归树分析的遥感影像土地利用/覆被分类研究[J]. 赵萍,傅云飞,郑刘根,冯学智,B.Satyanarayana.  遥感学报. 2005(06)
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博士论文
[1]基于学习算法的WLAN室内定位技术研究[D]. 邓志安.哈尔滨工业大学 2012



本文编号：3335645